基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法
Improved density peak clustering algorithm based on weighted K-nearest neighbor
国防科技大学, 合肥 230037
摘要
密度峰值聚类算法是一种新颖的密度聚类算法，但是原算法仅仅考虑了数据的全局结构，在对分布不均匀的数据集进行聚类时效果不理想，并且原算法仅仅依据决策图上各点的分布情况来选取聚类中心，缺乏可靠的选取标准。针对上述问题，提出了一种基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法，将最近邻算法的思想引入密度峰值聚类算法，重新定义并计算了各数据点的局部密度，并通过权值斜率变化趋势来判别聚类中心临界点。通过在人工数据集上与UCI真实数据集上的实验，将该改进算法与原密度峰值聚类、K-means及DBSCAN算法进行了对比，证明了改进算法能够在密度不均匀数据集上有效完成聚类，能够发现任意形状簇，且在三个聚类性能指标上普遍高于另外三种算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0656
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 667-671
文章编号: 1001-3695(2020)03-006-0667-05
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
杨震, 王红军. 基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 667-671. (Yang Zhen, Wang Hongjun. Improved density peak clustering algorithm based on weighted K-nearest neighbor [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 667-671. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
